这个agent的动作路径是有效的,但它不符合游戏的要求:agent 需要以最少的操作次数达到目标方块。在这个例子中,完成该局游戏的最少动作次数是 6 次。我们需要记住这个结论,以便检查 agent 是否真正掌握了 Frozen Lake 游戏。 让我们借助 gym 库来初始化游戏环境。这个游戏有两个版本:一个是冰面湿滑的版本,在这个版...
Q-learning算法通过在表格中记录游戏中所有可能的状态，和这些状态下玩家可能的行为来运作。对于每个游戏状态S和玩家行为A，表格中记录的数值Q代表着在S状态下采取行为A可能获得的奖励。这意味着为了能够得到最大奖励，在特定状态下，只需要依据表格采取拥有最大潜在奖励的行为。现在我们来看一下上面描述的那个游戏。根...
我们首先需要安装Frozen Lake游戏环境,并导入以下必要的库:用于模拟游戏环境的gym、用于生成随机数的random和用于数学运算的numpy。 !pip install -q gym !pip install -q matplotlib import gym import random import numpy as np 01 ❄️ Frozen Lake 现在,让我们来谈一谈在本教程中要用算法解决的游戏。Froze...
这一点对于这样一个状态数量非常有限, 当下的行为仅需要考虑当下状态 ,而且奖励非常确定的时候能是可以求解的。 上述这个框架又被称为马尔科夫决策框架,“马尔科夫”无论出现在哪里,都是描述当下状态可以完全决定下一刻状态的某种时间“离散”的游戏(典型的如围棋,象棋) 一旦上面说的任何一条被打破,游戏就没有那么简...
简介:【Python】 基于Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏(源码+论文)【独一无二】 一、设计要求 该项目的设计要求是开发一个基于 Q-learning 强化学习的贪吃蛇游戏系统,包括环境搭建、算法实现和图形界面展示。首先,需要创建一个贪吃蛇游戏环境(SnakeEnv 类),定义游戏规则、状态空间和动作空间,并实现重置和执行动作的逻...
Q-learning 玩maze游戏 import pygame import numpy as np import random import sys # 定义迷宫环境 class Maze: def __init__(self): self.size = 10 self.maze = np.zeros((self.size, self.size)) self.start = (0, 0) self.goal = (9, 9)...
Frozen Lake 是一个由方块组成的简单游戏环境,AI必须从起始方块移动到目标方块。 方块可以代表安全的冰面✅,也可以代表洞❌,一旦掉进洞中就会永远被困住。 AI或agent可以执行4种动作:向左移动◀️,向下移动🔽,向右移动▶️,或向上移动🔼。 agent必须学会避开洞,以最少的动作次数到达目标方块。 默认...
我们以一个迷宫寻宝的游戏为例来看什么是 Q-learning。 在这个游戏中,agent 从一个给定的位置开始,即起始状态。 在不穿越迷宫墙壁的前提下,在每个状态时,都可以选择上下左右四个方向走一步,或者原地不动, 上下左右这四个动作的每一个都会将 agent 带到网格的一个新的单元格,即新的状态, 在迷宫中有一个网格...
CartPole游戏比较有名,大多数强化学习入门教材都会使用这个例子。 文章后面有完整源代码。 01具体操作步骤 1.1 gym使用 importgymimportmatplotlib.pyplotaspltfromPILimportImage env=gym.make('CartPole-v1')env.reset()image_append=[]for_inrange(100):# (400, 600, 3)# 如下代码只是为了生成git动图,只有env...
定义它的动作空间: action_space 上下左右四个。 up down action的数目。 title: 生成的游戏窗口的title geometry 几何形状。第一维是一宽度乘以每个单元的像素值,第二维是高乘以每个单元像素值。 调用build Maze方法 1创建迷宫 2def build_maze(self): ...